在传统的生成式AI中，等待是稀松平常的事情，字符一个个蹦出，半天才能回答完毕。但在Groq今天开放的云服务体验平台上，你看到的会是一秒一屏。当模型收到提示后，几乎能够立即生成答案。这些答案不仅真实可信，还附有引用，
电子邮件初创企业Otherside AI的首席执行官兼联合创始人马特·舒默（Matt Shumer）在演示中亲自体验了Groq的强大功能。他称赞Groq快如闪电，能够在不到一秒钟的时间内生成数百个单词的事实性、引用性答案。更令人惊讶的是，它超过3/4的时间用于搜索信息，而生成答案的时间却短到只有几分之一秒。
虽然今天才刷屏，但Groq公司并非初出茅庐的新创企业。实际上，该公司成立于2016年，并在那时就注册了Groq商标。去年11月，当马斯克发布人工智能模型Grok时，Groq公司的开发者们就发了一篇文章说马斯克撞名自己的公司。信写的挺逗的，但这波流量他们是一点没吃到。
这一次他们之所以能突然爆发，主要是因为Groq云服务的上线，让大家真的能亲身感受一下不卡顿的AI用起来有多爽。
有从事人工智能开发的用户称赞，Groq是追求低延迟产品的“游戏规则改变者”，低延迟指的是从处理请求到获得响应所需的时间。另一位用户则表示，Groq的LPU在未来有望对GPU在人工智能应用需求方面实现“革命性提升”，并认为它可能成为英伟达A100和H100芯片的“高性能硬件”的有力替代品。
根据其模型的首次公开基准测试结果，Groq云服务搭载的Llama2或Mistreal模型在计算和响应速度上远超ChatGPT。这一卓越性能的背后，是Groq团队为大语言模型（LLM）量身定制的专用芯片（ASIC），它使得Groq每秒可以生成高达500个 token。相比之下，目前ChatGPT-3.5的公开版本每秒只能生成大约40个token。
根据推特上与Groq关系密切的投资人k_zeroS分享，LPU的工作原理与GPU截然不同。它采用了时序指令集计算机（Temporal Instruction Set Computer）架构，这意味着它无需像使用高带宽存储器（HBM）的GPU那样频繁地从内存中加载数据。这一特点不仅有助于避免HBM短缺的问题，还能有效降低成本。
不同于Nvidia GPU需要依赖高速数据传输，Groq的LPU在其系统中没有采用高带宽存储器（HBM）。它使用的是SRAM，其速度比GPU所用的存储器快约20倍。
鉴于AI的推理计算相较于模型训练需要的数据量远小，Groq的LPU因此更节能。在执行推理任务时，它从外部内存读取的数据更少，消耗的电量也低于Nvidia的GPU。
如果在AI处理场景中采用Groq的LPU，可能就无需为Nvidia GPU配置特殊的存储解决方案。LPU并不像GPU那样对存储速度有极高要求。Groq公司宣称，其技术能够通过其强大的芯片和软件，在AI任务中取代GPU的角色。
另一位安卡拉大学的助教更形象的解释了一下LPU和GPU的差别，“想象一下，你有两个工人，一个来自Groq（我们称他们为“LPU”），另一个来自Nvidia（我们称之为“GPU”）。两人的任务都是尽快整理一大堆文件。
GPU就像一个速度很快的工人，但也需要使用高速传送系统（这就像高带宽存储器或HBM）将所有文件快速传送到他们的办公桌上。这个系统可能很昂贵，有时很难得到（因为HBM产能有限）。
另一方面，Groq的LPU就像一个高效组织任务的工人，他们不需要那么快地交付文件，所以用了一张就放在他们身边的更小的桌子（这就像SRAM，一种更快但更小的存储器），所以他们几乎可以立即获得所需的东西。这意味着他们可以在不依赖快速交付系统的情况下快速工作。
对于不需要查看堆中每一篇文件的任务（类似于不使用那么多数据的人工智能任务），LPU甚至更好。它不需要像往常一样来回移动，既节省了能源，又能快速完成工作。
LPU组织工作的特殊方式（这是时态指令集计算机体系结构）意味着它不必一直站起来从堆里抢更多的论文。这与GPU不同，GPU不断需要高速系统提供更多的文件。”
在Groq刚刚刷屏的时候，AI行业都沉浸在它闪电速度的震撼之中。然而震撼过后，很多行业大佬一算账，发现这个快的代价可能有点高。
贾扬清在推特上算了一笔账，因为Groq小的可怜的内存容量（230MB），在运行Llama-2 70b模型时，需要305张Groq卡才足够，而用H100则只需要8张卡。从目前的价格来看，这意味着在同等吞吐量下，Groq的硬件成本是H100的40倍，能耗成本是10倍。
从芯片的规格中，可以看到几个关键信息点：SRAM的容量是230MB，带宽80TB/s，FP16的算力是188TFLOPs。
按照当前对大模型的推理部署，7B的模型大约需要14G以上的内存容量，那么为了部署一个7B的模型，大约需要70片左右的芯片，根据透露的信息，一颗芯片对应一张计算卡，按照4U服务器配置8张计算卡来计算，就需要9台4U服务器（几乎占了一个标准机柜了），总共72颗计算芯片，在这种情况下，算力（在FP16下）也达到了惊人的188T * 72 = 13.5P，如果按照INT8来算就是54P。54P的算力来推理7B的大模型，用大炮打蚊子来形容一点也不为过。
目前社交媒体广泛传播的文章对标的是英伟达H100，其采用的是80G的HBM，这个容量可以部署5个7B的大模型实例；我们再来看算力，稀疏化后，H100在FP16下的算力将近2P，在INT8上也将近4P。
那么就可以做个对比，如果从同等算力来看，如果都是用INT8来推理，采用Groq的方案需要9台包含72片的服务器集群，而如果是H100，达到同等算力大约需要2台8卡服务器，此时的INT8算力已经到64P，可以同时部署的7B大模型数量达到80多个。
原文中提到，Groq对Llama2-7B的Token生成速度是750 Tokens/s，如果对标的是H100服务器，那这2台总共16颗的H100芯片，并发吞吐就高到不知道哪里去了。如果从成本的角度，9台的Groq服务器，也是远远贵过2台H100的服务器（即使此刻价格已经高到离谱）。
● Groq：2万美金*72=144万美金，服务器2万美金*9=18万美金，纯的BOM成本160万美金以上（全部都是按照最低方式来计算）。
● H100: 30万美金*2 = 60万美金（国外），300万人民币*2=600万人民币（国内实际市场价）
如果是70B的模型，同样是INT8，要用到至少600张卡，将近80台服务器，成本会更高。
这还没有算机架相关费用，和消耗的电费（9台4U服务器几乎占用整个标准机柜）。
Groq是否真的超越了英伟达？对此，姚金鑫（J叔）也表达了自己不同的看法：
“英伟达在本次AI浪潮中的绝对领先地位，使得全球都翘首以盼挑战者。每次吸引眼球的文章，总会在最初被人相信，除了这个原因之外，还是因为在做对比时的“套路”，故意忽略其他因素，用单一维度来做比较。这就好比那句名言“抛开事实不谈，难道你就没有一点错的地方吗？”
抛开场景来谈对比，其实是不合适的。对于Groq这种架构来讲今天刷屏的Groq芯片速度超英伟达20倍但也贵40倍，也有其尽显长处的应用场景，毕竟这么高的带宽，对许多需要频繁数据搬运的场景来说，那就是再好不过了。
总结起来，Groq的架构建立在小内存，大算力上，因此有限的被处理的内容对应着极高的算力，导致其速度非常快。
现在把句话反过来，Groq极高的速度是建立在很有限的单卡吞吐能力上的。要保证和 H100同样吞吐量，你就需要更多的卡。
虽然Groq还面对着很多潜在的问题，但它还是让人看到了GPU之外的可能路径。这主要得益于其背后的超强团队。
Groq的CEO是被称为“TPU之父”的前谷歌员工乔纳森·罗斯；联合创始人道格拉斯·怀特曼也来自谷歌TPU团队，并先后创立了四家公司。该公司首席技术官吉姆·米勒曾是亚马逊云计算服务AWS设计算力硬件的负责人，CMO曾主导了苹果Macintosh的市场发布。
Groq目前的团队也相对较小，其总部位于加州山景城，该公司仅有180余名员工，甚至还不到英特尔等大型芯片制造商所需工程师数量的四分之一。
罗斯等人的目标是在Groq复制他在谷歌的成功经验，打造一个内部芯片项目，引领整个行业向新技术迈进。他希望吸引少数关键客户，通过广泛部署Groq芯片为公司提供稳定的收入来源，推动公司的独立发展。目前，这家初创公司已开始向潜在客户发送样品。
“这就像猎杀大象，”罗斯说道，“你只需要少数猎物就能维持自己的生命，尤其在我们还如此弱小的时候。”
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